Wywiad z Jimem Sterne

Jim Sterne jest założycielem Marketing Analytics Summit (wcześniej eMetrics Summit), emerytowanym dyrektorem Digital Analytics Association, autorem 12 książek, utalentowanym mówcą i ogólnie świetną osobą i specjalistą.

Mariia Bocheva miała przyjemność spotkać się z Jimem na Marketing Analytics Summit w Las Vegas w czerwcu 2019 r., kilka miesięcy po tym, jak odbył się ten wywiad. Mariia opublikowała już pełne raporty z pierwszego i drugiego dnia tej konferencji.

Wywiad Marii z Jimem obejmował następujące tematy:

Komunikacja jest kluczowa : rozmawianie z ludźmi na spotkaniach, prezentacje PowerPoint, udostępnianie pulpitów nawigacyjnych. Można to nazwać umiejętnością twardą, ponieważ jest bardzo potrzebna, ale w rzeczywistości jest to umiejętność ludzka, więc jest to umiejętność miękka.

JS: Kiedy mówimy o twardych umiejętnościach, najpierw mówimy o samych danych – zbieraniu danych, oczyszczaniu, budowaniu potoku . Zasadniczo po stronie inżynierii danych. Jeśli jesteś zadowolony z pracy w firmie, która jest wystarczająco duża, aby zatrudniać inżynierów danych, nie musisz robić tych rzeczy.

Niezbędną trudną umiejętnością jest wiedza, skąd pochodzą dane . Jak jest przetwarzany, wstępnie przetwarzany i integrowany, zanim go dostaniesz? Musisz zrozumieć surowiec.

Kolejny, który widzę, to statystyki . Absolutnie nie trzeba być statystykem, ale bardzo ważne jest ogólne zrozumienie statystyk, aby móc zastosować koncepcje. Twarde umiejętności obejmują znajomość swoich narzędzi. Jak mówi Adam Greco: „Im lepiej znasz swoje narzędzia, im więcej masz opcji, tym więcej masz umiejętności”.

Wreszcie, jeśli chcesz zagłębić się w temat, ucz się R lub Pythona w zależności od tego, co cię bardziej interesuje – statystyki lub uczenia maszynowego. Ponownie, nie jest to absolutnie konieczne, ale bardzo pomocne.

JS: To naprawdę zależy od wielu czynników. Jeśli mam zespół stu analityków, to może nie potrzebuję ludzi, którzy umieją posługiwać się SQL, Pythonem i R. Z drugiej strony to nigdy nie boli.

Czy muszę być doświadczonym koderem? NIE. Ale czy muszę rozumieć, co się dzieje i co dzieje się za kulisami? TAK.

Warto wiedzieć, jak działa TCP/IP, dobrze wiedzieć, jak działa HTTPS, warto wiedzieć, jak przebiega kodowanie. To, czy jest to absolutnie konieczne, zależy od Twojego zespołu .

Jeśli jesteś jedyną osobą, która pracuje z SQL, musisz być w tym lepszy, ponieważ jesteś jedyny. Ale jeśli masz cały zespół ekspertów SQL, nie musisz nim być; ale powinieneś zrozumieć, o czym mówią, aby móc zadawać dobre pytania.

Hydraulik nie musi wiedzieć, jak się robi miedzianą rurę, ale jeśli wie, a potem napotka jakiś dziwny problem, może powiedzieć: Och, to jest problem w produkcji .Ponieważ ma tę dodatkową wiedzę. Czy to konieczne? Nie, ale zawsze się przydaje.

JS: Tak, to bardzo powszechne. Zalecenia dotyczą treningu crossowego. Prowadziłem prezentację (może 15 lat temu w Niemczech) wyjaśniającą, czym zajmuje się analityk i jak jego zadaniem jest pomaganie ludziom w firmie w wykonywaniu ich pracy.

Ważne jest, aby zrozumieć, co inni próbują osiągnąć . Wtedy ktoś na widowni podniósł rękę (to nietypowe dla tego typu publiczności) i zapytał: Czy muszę rozumieć wszystkie inne prace w całej firmie? A ja powiedziałem TAK! To prawda, to twoja praca. Dobrze jest wiedzieć, co ludzie próbują osiągnąć, aby im pomóc, ale dobrze jest też mieć wystarczająco dużo wiedzy na temat danych.

Mam przykład cross-szkolenia z analityki w różnych działach. Kiedy David Rhee pracował w Adidas, zdecydował, że jego zespół musi zwiększyć swoje umiejętności. Więc rotował im przez różne obowiązki. Zabierałby osobę zajmującą się analizą poczty e-mail i powierzał jej zadanie wyświetlania; umieść osobę wyświetlającą odpowiedzi na metryki mediów społecznościowych, a następnie daj jej odpowiedzialność za metryki internetowe. W ciągu roku rotował ludzi. Więc jeśli byłeś tam przez 3 lub 4 lata, nauczyłeś się wszystkiego.

I chociaż moja natychmiastowa reakcja brzmi: O mój Boże! Muszę zacząć wszystko od nowa! Spędziłem rok ucząc się tego, a teraz po prostu wrzucisz mnie do zimnej wody i znów muszę nauczyć się pływać, odpowiedział tak, musisz. W rezultacie cały zespół dowiedział się, co robią wszyscy inni. Więc kiedy masz decyzję do podjęcia, robisz ją z perspektywy organizacji, a nie ja odpowiadam za pocztę e-mail. To może pomóc całemu działowi. I myślę, że ta metodologia może działać w drugą stronę.

Kiedy ktoś wszedł i powiedział, że zaproponowano mi lepszą pracę z kimś innym w środku firmy ,David zachęcał ich i wspierał, ponieważ mówił, no wiesz, za dwa, trzy, pięć lat od teraz wrócisz do pracy dla mnie i będziesz mądrzejszy, ponieważ nauczyłeś się nowych rzeczy .Jeśli zastosujemy to do różnicy między analityką a marketingiem, analityk może spędzić dzień w miesiącu po prostu śledząc jednego ze swoich klientów analitycznych, spotykając się z osobami zajmującymi się e-mail marketingiem, spotykając się z osobami zajmującymi się metrykami mediów społecznościowych, obserwując to, co zrobić i jak wygląda ich dzień. To byłoby cenne.

JS: Dla analityków to wiedza domenowa i poznanie celów innych ludzi. A dla marketerów jest to sposób stosowania danych. W komunikacji chodzi tylko o to, by wiedzieć, jakie są cele drugiej osoby i jakie są jej zmagania. I to jest prawdą w każdym związku – nie ma znaczenia, czy jest to biznesowy, czy osobisty.

Nazywa się to empatią i wymaga znajomości sytuacji drugiej osoby.

J S: Największym błędem jest myślenie, że wystarczy analiza danych . Nie dlatego, że to tylko część całego ekosystemu biznesowego. Zrozumienie celów i wyzwań, polityki i ograniczonych zasobów całego ekosystemu jest bardzo ważne.

Myślę, że najłatwiejszą odpowiedzią na moje własne błędy jest najczęstszy błąd, który popełniam, czyli założenie, że dane są czyste i godne zaufania. Kiedy dużo pracujesz, bardzo łatwo zapomnieć, że coś może nie być prawdą.

JS: Pierwszą rzeczą, którą musisz zrobić, to mieć wystarczającą ilość danych. Jeśli jesteś startupem, nie masz danych. To jest problem. Jeśli jesteś małą firmą, masz bardzo mało danych, co również stanowi problem.

Jeśli jesteś firmą średniej wielkości lub przedsiębiorstwem, masz dane, ale nie masz infrastruktury. Gdy masz już dane, potrzebujesz narzędzi i umiejętności do korzystania z tych narzędzi. A Twoje narzędzia i umiejętności muszą być wystarczająco wyrafinowane, aby zapewnić wartość.

A jeśli jesteś wystarczająco duży i masz źródła danych, musisz zautomatyzować takie rzeczy, jak tworzenie pulpitów nawigacyjnych lub faktycznie zautomatyzować decyzje i operacje marketingowe. Największym wyzwaniem jest wprowadzenie zmian wynikających z tych danych do rzeczywistych sytuacji.

Spraw, aby wszyscy uwierzyli w dane . Nie jestem pewien, czy możliwości systemów analitycznych tak naprawdę zależą od wielkości firmy, ale od dojrzałości firmy i dostępnych zasobów.

JS: Największym wyzwaniem jest sprawienie, by wszyscy pracowali w tym samym kierunku. To zdolność organizacyjna. Jeśli jestem analitykiem, uwielbiam dane i chcę, aby wszyscy je kochali. To wielka praca, aby przekonać firmę, że to dobra rzecz. Bardzo częstym problemem jest to, że firma uwielbia dane lub twierdzi, że je kocha, ale wykorzystuje je tylko do potwierdzania własnych opinii lub wykorzystuje je źle.

Najczęstszym problemem jest słabe wykorzystanie danych poprzez niezrozumienie i ludzkie pragnienie pokazania sobie, że im się to udaje.

JS: Myślę, że mamy więcej technologii, niż wiemy, co z nimi zrobić. W 2005 roku Avinash Kaushick nauczył nas, że wydawszy 10 USD na analitykę, wydałeś 9 USD na ludzi i 1 USD na technologię, a my nadal tam jesteśmy. Są naprawdę mądrzy ludzie tworzący naprawdę niesamowite technologie. I to trochę przekracza nasze możliwości wykorzystania tego wszystkiego.

Wyobraź sobie system, który zbiera wszystkie informacje, czyści je, wrzuca je do jakiegoś centralnego repozytorium i podejmuje wiele decyzji. Pokazując odpowiedni komunikat właściwej osobie we właściwym czasie, osiągasz większą sprzedaż, Twoi klienci są szczęśliwsi, a takie podejście zawsze jest tańsze. Byłoby wspaniale, gdyby to mogło działać. Ale połączenie wszystkich elementów ze sobą oznacza, że ​​musisz użyć dużej ilości technologii, a wszystkie te różne narzędzia, których potrzebujesz, stają się coraz bardziej złożone każdego dnia.

Potrzebuję więc 15 różnych narzędzi i muszę być ekspertem w posługiwaniu się nimi wszystkimi, aby wszystkie działały świetnie. Możesz spędzić trzy godziny pracując z jednym narzędziem, a potem ktoś coś zmienia – pojawia się nowa wersja narzędzia, ktoś błędnie oznaczył link lub coś pójdzie nie tak. Mamy więc 15 minut perfekcji, a potem spędzamy resztę naszego życia, próbując zmusić to wszystko do współpracy .

JS: Cóż, moja ostatnia praca to uczenie maszynowe. Więc to jest moja odpowiedź ;-)

To po prostu różne rodzaje oprogramowania, ale nadal jest to oprogramowanie i służy do wykonywania zadań. Specjalista powinien więc zobaczyć, kiedy należy użyć tego narzędzia do rozwiązania tego problemu, a kiedy jest to przesadne, ponieważ jest zbyt drogie lub zbyt skomplikowane.

Ważna jest wiedza, kiedy użyć odpowiedniego narzędzia . Czasami arkusze kalkulacyjne Excela są świetne; czasami wystarczy prosta regresja statystyczna; a czasami, ok, uruchommy jakiś system uczenia maszynowego, aby spróbować rozwiązać ten problem lub zautomatyzować to. Znajomość różnicy to wartość, jaką analityk wnosi do stołu.

JS: Najważniejszym wydarzeniem jest to, które jest najbliżej Ciebie i na które Cię stać. Bo to nie jest dobre wydarzenie, jeśli nie możesz się tam dostać. Następnym najważniejszym jest miejsce, w którym możesz spotkać ludzi, których znasz, ponieważ w ten sposób budujesz swoją profesjonalną sieć.

Lubię chodzić do centrum DAA w Wirginii , które jest świetne na głębokie nurkowanie z ludźmi, którzy od dawna zajmują się analizą. Jeśli bardzo poważnie myślisz o swojej karierze, powinieneś iść i kupić bilet. To samo mogę powiedzieć o Superweeku . To miejsce, w którym naprawdę mądrzy ludzie w fascynujący sposób opowiadają o naprawdę skomplikowanych sprawach.

Z drugiej strony MeasureCamp to ekscytująca społeczność. Ostatni raz robiłem MeasureCamp w Bratysławie na Słowacji. Mogę powiedzieć, że każdy MeasureCamp, na którym byłem, ma takie samo nastawienie. To naprawdę interesujące: ludzie próbują rozwiązywać bardzo proste problemy i wszyscy starają się sobie nawzajem pomóc. To po prostu sprawia, że ​​czuję się tak dobrze.

I myślę, że naprawdę powinienem wspomnieć o moim własnym szczycie Marketing Analytics Summit ! W Europie jest ich kilka, a główne wydarzenie odbędzie się w czerwcu w Las Vegas.

Zawsze kieruję ludzi do stowarzyszenia DAA , które ma już 15 lat i liczy 5000 członków. Chciałbym również zwrócić uwagę na podcast Digital Analytics Power Hour . Polecam wrócić i posłuchać wszystkich odcinków.

A potem oczywiście Measure Slack . Kiedyś łączyliśmy się na e-mailowych listach dyskusyjnych. Są też różne blogi, na których ludzie aktywnie się angażują. Potem pojawiła się duża aktywność na Twitterze z hashtagiem #miara. Jeśli masz problem, pytanie, żart lub po prostu musisz na chwilę wyjść z liczb i komunikować się z ludźmi. Dziś rozmowa wydaje się być na Measure Slack i jest niesamowita.

Ostatnią rzeczą, którą chciałbym dodać, jest kultura #measure. Ludzie lubią sobie pomagać. Nasza branża polega na dzieleniu się. Pomagamy sobie nawzajem od wielu lat. Dlatego wszystkie te wydarzenia są tak cenne; jesteśmy ludźmi, którzy lubią pomagać, dzielić się i uczyć.

Dziękujemy Jimowi za tak zachęcające i świeże myśli. Mamy nadzieję, że podobał wam się ten wywiad i otrzymaliście tak samo inspirujący impuls, jak my. Kochaj swoją pracę i społeczność analityków i nigdy nie przestawaj się rozwijać!

Zapisz się na naszego bloga, aby przeczytać kolejne wywiady w ramach naszych badań nad stanem analityki cyfrowej i dostosować doświadczenia najlepszych analityków do swojej firmy.